В технопарке «Сколково» 26 и 27 ноября состоялась осенняя конференция Tech Week 2024, посвященная инновационным технологиям для бизнеса. Более 2,5 тыс. участников — предпринимателей, руководителей, директоров, инвесторов и профильных специалистов — посетили деловую программу, спецформаты и зону выставки. В рамках выступлений эксперты уделили значительное внимание развитию искусственного интеллекта, а также обсудили плюсы и минусы новых технологий, проблемы, с которыми можно столкнуться при их внедрении в бизнес-процессы.

Программа охватила широкий спектр сфер: от маркетинга и промышленности до менеджмента и строительства. Каждый спикер поделился уникальным опытом, глубокими знаниями и последними разработками.

Компьютерное зрение не пропустит правонарушений

Про важность применения компьютерного зрения рассказал Василий Земский, директор по развитию и научной работе «О!Цифра». Спикер описал те задачи, в которых ИИ может заменить человека: фиксирование по видеокамерам нарушений граждан и реагирование на них с помощью громкоговорителей.

Возможности идентификации объектов на изображениях и в видео расширяются благодаря компьютерному зрению. На сегодняшний день эта технология является наиболее эффективным инструментом для отслеживания действий по камерам, уверен Василий Земский. Компьютерное зрение применяется, когда не хватает человеческих ресурсов или они не окупаются.

Спикер привел примеры, где выгодно внедрять систему интеллектуального видеонаблюдения.

◉ Медицинский частный центр: против воровства среди медперсонала и несанкционированного оказания услуг пациентам. Программа отслеживает путь посетителя от ресепшена до кабинета.

◉ Охрана труда на пищевом производстве: соблюдение санитарных норм, контроль за персоналом.

◉ Курение в общественных местах: система фиксирует возгорание и отправляет запрос в пожарную службу.

◉ Остановка транспорта в местах, где парковка запрещена.

◉ Мониторинг и контроль водных судов: распознавание корабля, его номера.

По словам спикера, участились случаи вандализма, которые попадают под видеокамеры. Если сотрудники спецслужб не успевают среагировать на правонарушающие действия, компьютерное зрение может послужить решением данной проблемы.

Как отметил Василий Земский, задача — предупреждать людей, чтобы они не совершали действий, которые ведут к печальным последствиям. Это можно обеспечить с помощью громкоговорителей — устройств, воспроизводящих в автоматическом режиме необходимые звуковые сообщения, чтобы побудить граждан остановить правонарушение и ознакомить их с последствиями.

«Это решение меняет менталитет окружающих», — подчеркнул Василий Земский.

Также о компьютерном зрении на примере горнодобывающей индустрии рассказал Роман Хазеев, директор по развитию цифровых технологий ПАО «Ростелеком». Он поделился тем, как экспертиза, накопленная в ходе цифровизации компании, позволила создать и вывести на рынок продукт, полезный для совершенно иной сферы деятельности. Так, у Ростелекома появилась технология видеоаналитики, применяемая в горнодобывающей индустрии.

Система видеонаблюдения использует методы компьютерного зрения для последующего анализа действий и выдачи рекомендаций, позволяя повысить безопасность производства, снизить потери в технологических процессах при контроле гранулометрического состава, флотации, наполнения шарами мельниц, рассказал спикер.

Нейросеть обучит прикладным профессиям

Еще одним кейсом из области компьютерного зрения поделился Сергей Шабельников, директор программ развития отраслевых центров компетенций «Росатома». Он рассказал о проекте АНО «Корпоративная Академия Росатома», связанном с применением ИИ в сварочном производстве. Задачей было минимизировать количество дефектов при изготовлении деталей. Чем быстрее можно распознать дефект, тем дешевле обходится его устранение.

В качестве решения появился проект по поиску дефектов сварных швов с помощью анализа фотоизображений нейросетью. ИИ может проанализировать снимок и найти дефекты, так они имеют определенные свойства и параметры. Таким образом, технология позволяет избежать ошибок, связанных с усталостью и снижением концентрации человека при его визуальном измерительном контроле.

По словам Сергея Шабельникова, в разработке также находится система обучения сварщиков с помощью ИИ. Он пояснил, что обучение многим прикладным, рабочим профессиям в онлайне было невозможно из-за того, что необходима мгновенная обратная связь, которая поступает от наставника. Теперь же система научится задавать вопросы после просмотра видеолекций и в зависимости от ответов адаптировать курс под обучающегося прикладной профессии.

Почему ИИ-модели могут деградировать

О применении ИИ в российской промышленности также рассказал Михаил Граденко, директор Департамента технологий искусственного интеллекта компании «Русал». По его словам, ИИ сегодня преобразует каждую индустрию, аналогично тому, как это сделало электричество 100 лет назад.

«В обозримом будущем технологии ИИ станут повседневными, утилитарными и обыденными», — добавил спикер.

В промышленном секторе Михаил Граденко выделил два типа технологий ИИ: первые — находятся только на стадии развития; вторые — в области внедрения и приносят людям ощутимый эффект. Спикер обратил внимание на необходимость развивать цифровые продукты с ИИ-моделями на площадках, применять эти технологии во всех сферах деятельности компании для увеличения ее эффективности и прибыльности. Другими словами, производить ИИ-трансформацию компании.

Михаил Граденко напомнил, что любая модель ИИ работает на собранных данных и без их постоянного обновления она может деградировать.

«Если не мониторить метрики и не переобучать модель, то это будут бесполезно выброшенные деньги», — объяснил спикер.

Михаил Граденко отметил, что разработка, внедрение и эксплуатация AI-продуктов — сложный вид деятельности, требующий не только широкого перечня компетенций разработчиков, но и особых бизнес-процессов и соответствующей инфраструктуры. Чтобы решить вопрос мониторинга, в компании была реализована корпоративная шина данных (КШД), которая связывает все площадки и обеспечивает обмен данных между различными системами.

Заменят ли нейросети HR-специалистов

Данные для дообучения ИИ порой требуются и кадровым службам. Екатерина Прокушева, директор по персоналу и организационному развитию Ultimate Education, обозначила наиболее подходящие модели нейросетей для HR:

◉ Генеративные нейросети: ускоряют процессы рекрутинга, автоматизируют создание описаний вакансий, вопросов для интервью и других текстовых материалов. Сокращают время на рутинные задачи.

◉ Классифицирующие нейросети: позволяют сравнивать и классифицировать набор данных относительно конкретного критерия. Оценка кандидатов исключительно на данных.

◉ Предиктивные модели: могут предсказать увольнения, успешность кандидатов и результаты обучения, позволяя HR-отделам принимать более обоснованные решения.

◉ Рекомендательные системы: проводят анализ данных сотрудников для подбора персонализированных программ обучения и карьерных путей, повышая вовлеченность и развитие персонала.

Эти виды нейросетей имеют свои особенности в обучении. Так, генеративные и классифицирующие обучаются на внешних данных и просты в применении в HR, как объяснила Екатерина Прокушева. Для предиктивных и рекомендательных систем необходимо достаточное количество внутренних данных, чтобы пройти обучение. По словам спикера, они на уровень сложнее с точки зрения интеграции в работу.

Как отметила спикер, 44% компаний применяют ИИ в HR, однако они не готовы к 100% замене привычных HR-процессов новыми ИИ-решениями. Сомнения связаны с оценкой эффективности и окупаемости ИИ-технологий, их высокой стоимостью. Кроме того, использование зарубежных решений несет риски для бизнеса из-за последующих возможных блокировок.

Однако Екатерина Прокушева считает, что если уделять больше времени работе с чистотой данных, оказывать помощь отделам в цифровизации процессов, обучать сотрудников навыкам использования ИИ-решений, то процесс внедрения нейросетей в привычную работу рекрутеров станет эффективнее и принесет положительные результаты.

ИИ-тренды в медиа: E-com, соцсети и достоверность новостей

На конференции Tech Week 2024 внимание также было уделено медиаландшафту и тому, как на него влияют большие языковые модели. Анна Иванова, директор департамента контента и технологий Rambler&Co, исполнительный директор портала «Рамблер», поделилась со слушателями, какие тренды, связанные с ИИ, можно ожидать в ближайшем будущем.

По ее словам, медиа — быстроразвивающаяся сфера с точки зрения производства и подачи контента. На сегодняшний день различные виды бизнеса могут открывать новые возможности для медиасегмента при правильном использовании нейросетей.

Анна Иванова выделила несколько трендов, влияющих на медиасегмент:

1. ИИ проникает везде: начиная от продуктов и заканчивая сервисами и устройствами.

2. Персонализация: ИИ-инструменты делают привычные продукты и сервисы удобнее для каждого человека.

3. ИИ-инструменты помогают мыслить креативно, структурировать и планировать идеи человека.

По мнению спикера, интересным является рост популярности направления Е-соm в интернет-пространстве. Электронная коммерция становится частью жизни пользователя и конкурирует с медийными площадками (СМИ, порталами) за его свободное время в сети. Так, на главной странице «Яндекса» вместо новостного агрегатора и «Дзена» (их компания продала VK. – Прим. ред.), вероятно, появится новый сервис «Ритм», который позволяет следить за брендами и из коротких роликов и фотоконтента черпать идеи для покупок.

ИИ может вывести новостные источники на новый уровень, более удобный для пользователя, считает Анна Иванова. Она отметила, что 57% россиян узнают новости из Telegram и соцсетей. Это бросает вызов новостным порталам и агрегеторам. Однако после прочтения информации в соцсетях многие проверяют ее достоверность именно в классических медиа. Согласно опросу компании, 37% аудитории «Рамблера» готовы использовать ИИ-ассистента в агрегаторе новостей. Голосовой помощник сможет взаимодействовать с пользователями и верифицировать найденную информацию.

Компания уже работает над внедрением на портале «Рамблер» агрегатора новостей на базе чат-бота GigaChat. Это позволит выдавать новости и быстрые подсказки и осуществлять поиск информации в одной точке.

• 

• 

Всего на ноябрьской конференции Tech Week 2024 прозвучало более 200 докладов в 13 тематических потоках. Десятки экспертов провели персональные консультации по бизнес-запросам. И более 70 экспонентов представили участникам мероприятия свои продукты и решения.

Юлия БЫСТРОВА

Фото автора

Подписывайтесь на каналы Let AI be в Telegram и «ВКонтакте» — оставайтесь в курсе главных новостей в сфере искусственного интеллекта!